大体思想和RNN encoder-decoder是一样的,只是用来LSTM来实现。 paper提到三个important point: 1)encoder和decoder的LSTM是两个不同的 ...
目录 简介 Position Embeddings GLU or GRU Convolutional Block Structure Multi step Attention Normalization Strategy Initialization 简介 写这篇博客主要是为了进一步了解如何将CNN当作Encoder结构来使用,同时这篇论文也是必看的论文之一。该论文证明了使用CNN作为特征抽取结 ...
2019-11-17 16:42 0 607 推荐指数:
大体思想和RNN encoder-decoder是一样的,只是用来LSTM来实现。 paper提到三个important point: 1)encoder和decoder的LSTM是两个不同的 ...
Sequence to Sequence Learning with NN 《基于神经网络的序列到序列学习》原文google scholar下载。 @author: Ilya Sutskever (Google)and so on 一、总览 DNNs在许多棘手的问题处理上取得了瞩目 ...
SeqGAN: Sequence generative adversarial nets with policy gradient AAAI-2017 Paper: https://arxiv.org/abs/1609.05473 Offical Tensorflow Code ...
Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 2018-01-17 21:41:57 【Introduction】 这篇 paper 是发表在 ICML 2016 的:http://jmlr.org/proceedings ...
1. 前言 近年来,NLP领域发展迅速,而机器翻译是其中比较成功的一个应用,自从2016年谷歌宣布新一代谷歌翻译系统上线,神经机器翻译(NMT,neural machine translation) ...
这篇文章的主要贡献点在于: 1.实验证明仅仅利用图像整体的弱标签很难训练出很好的分割模型; 2.可以利用bounding box来进行训练,并且得到了较好的结果,这样可以代替用pixel-leve ...
论文: 引入论文中的一句话来说明对比图像patches的重要性,“Comparing patches across images is probably one of the most fundamental tasks in computer vision and image ...
Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking CVPR 2016 Project page: http://cvlab.postech.ac.kr/research/mdnet/ Paper ...